mgcvUI
mgcv (Genelleştirilmiş Toplamsal Modeller) Paketi için Etkileşimli Arayüz
DOI:
https://doi.org/10.67330/xtv1pa25Anahtar Kelimeler:
GAM- genelleştirilmiş toplamsal modeller- düzgün terimler- cezalı regresyon eğrileri- mgcv- R- grafik kullanıcı arayüzü- gayrimenkul değerlemeÖz
mgcvUI, R'nin mgcv paketi için bir grafik kullanıcı arayüzüdür; bu paket, kendiliğinden düzgünlük seçimi yapan cezalı regresyon eğrileriyle Genelleştirilmiş Toplamsal Modeller (GAM) uydurur. Üç kullanım kipi sunar — genel öngörücü modelleme, gayrimenkul değerleme ve piyasa bölgesi çözümlemesi — ve kullanıcıyı veri içe aktarımı, düzgün terim yapılandırması, model uydurma, kısmi etki grafikleri ve indirilebilir raporlar boyunca yönlendirir. Bu makale mgcvUI'nin veri biçimi gereksinimlerini, modelleme iş akışını, çıktı görünümlerini ve tam özellik başvurusunu belgelemektedir.
İndirmeler
Referanslar
Wood, S. N. 2003. “Thin-Plate Regression Splines.” Journal of the Royal Statistical Society (B) 65 (1): 95–114. https://doi.org/10.1111/1467-9868.00374.
Wood, S. N. 2004. “Stable and Efficient Multiple Smoothing Parameter Estimation for Generalized Additive Models.” Journal of the American Statistical Association 99 (467): 673–86. https://doi.org/10.1198/016214504000000980.
Wood, S. N. 2011. “Fast Stable Restricted Maximum Likelihood and Marginal Likelihood Estimation of Semiparametric Generalized Linear Models.” Journal of the Royal Statistical Society (B) 73 (1): 3–36. https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2010.00749.x.
Wood, S. N. 2017. Generalized Additive Models: An Introduction with R. 2nd ed. Chapman; Hall/CRC.
Wood, S. N., N. Pya, and B. Säfken. 2016. “Smoothing Parameter and Model Selection for General Smooth Models (with Discussion).” Journal of the American Statistical Association 111: 1548–75. https://doi.org/10.1080/01621459.2016.1180986.
Yayınlanmış
Sayı
Bölüm
Kategoriler
Lisans
Telif Hakkı (c) 2026 Valuation Engineer Journal
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
All articles are published under the Creative Commons Attribution 4.0 International license (CC BY 4.0).
Under this license, anyone is free to share and adapt the material for any purpose, including commercially, provided appropriate credit is given to the author and the journal, a link to the license is provided, and any changes are indicated.
Translated editions of an article are covered by the same license as the English edition, which is the version of record.
